行政上诉办公室非先例裁决
美国公民及移民服务局
案号：40211929
日期：2026 年 2 月 9 日
对服务中心运营部（SCOPS）决定的申诉 表格 I-140，外籍工人移民申请（国家利益豁免）
申请人寻求以持有高等学位的专业人士身份获得第二优先移民分类，并寻求豁免与 EB-2 移民分类相关的职位邀请要求。见《移民与国籍法》（本法）第 203(b)(2) 条，8 U.S.C. § 1153(b)(2)。
服务中心运营部（SCOPS）拒绝了该申请，认定申请人符合以持有高等学位的专业人士身份获得 EB-2 分类的资格，但未能证明豁免所要求的职位邀请和劳工证将符合国家利益。现依据 8 C.F.R. § 103.3 将该事项提交本办公室审理。
申请人负有以优势证据证明其资格的举证责任。Matter of Chawathe, 25 I&N Dec. 369, 375-76 (AAO 2010)。本办公室对本案问题进行重新审查。Matter of Christa's, Inc., 26 I&N Dec. 537, 537 n.2 (AAO 2015)。经重新审查，本办公室将驳回上诉。
I. 法律
为符合基础 EB-2 签证分类的资格，申请人必须证明其是高等学位专业人士，或在科学、艺术或商业领域具有特殊能力的人士。本法第 203(b)(2)(A) 条。
如果申请人证明其符合基础 EB-2 分类的资格，则还必须证明其应获得对职位邀请要求“符合国家利益”的裁量性豁免。本法第 203(b)(2)(B)(i) 条。Matter of Dhanasar, 26 I&N Dec. 884, 889 (AAO 2016) 提供了审理国家利益豁免申请的框架。Dhanasar 指出，美国公民及移民服务局（USCIS）可作为裁量事项，在申请人证明以下内容时批准国家利益豁免：
拟议工作既具有实质价值又具有国家重要性；
该个人有能力推进其拟议工作；以及
整体而言，豁免职位邀请要求将有利于美国。
同上。
II. 分析
SCOPS 认定，申请人基于其来自[已隐去]的计算机科学博士学位，符合持有高等学位的专业人士资格，本办公室同意该认定。因此，上诉中的唯一问题是申请人是否证明豁免职位邀请要求（进而豁免劳工证）将符合美国的国家利益。
A. 拟议工作
提交申请时，申请人是[已隐去]的讲师，正在该处争取终身教职。申请人的拟议工作属于认知人工智能（AI）领域。他打算开发面向医疗保健、医学影像分析和天气预报模型的战略性 AI 方法，以改善患者治疗效果、提高诊断准确性，并提供更精确、更及时的气象预测，以改善灾害防备。为开展其工作，申请人打算使用深度学习算法、数据流分析、数字孪生模拟以及地面和天基观测产品中的遥感专业知识。申请人打算继续与顶尖大学、医院以及太空和气象机构合作，开展大规模数据分析，针对现实应用优化 AI 算法，并确保 AI 部署合乎伦理且透明。申请人的总体目标是创建可扩展、高影响力的解决方案，以“彻底改变医疗保健和与天气相关的灾害韧性，最终改善公共卫生并减少灾害造成的财产损失和伤害”。申请人打算继续在同行评审出版物以及学术或行业特定会议上发表研究，以造福科学界和认知 AI 领域的关键利益相关者。
B. 第二要素：有能力推进拟议工作
Dhanasar 第二要素将关注点从拟议工作转向申请人本人。为确定个人是否有能力推进拟议工作，本办公室考虑的因素包括但不限于教育、技能、知识以及在相关或类似工作中的成功记录；未来活动的模式或计划；实现拟议工作的任何进展；以及潜在客户、用户、投资者或其他相关实体或个人的兴趣。Matter of Dhanasar, 26 I&N Dec. at 890。“USCIS 认为，与拟议工作相关、且与推进关键和新兴技术（CET）或其他对竞争力或国家安全重要的 STEM 领域相关的工作的 STEM 领域高等学位，尤其是哲学博士（Ph.D.）学位，是第二要素评估中与其他证据一并考虑时特别积极的因素。”参见 6 USCIS Policy Manual, F.5(D)(4), www.uscis.gov/policy-manual。
SCOPS 认定，记录中缺乏足够的证明性证据以确立申请人有能力推进拟议工作。经本办公室重新审查，本办公室同意 SCOPS 的意见，即申请人未满足其举证责任。在上诉中，申请人主张 SCOPS 忽视了关键证据、不公正地否定了证明性证据，且未能充分解释为何申请人的发表记录以及其研究由联邦政府资助的证据不足以确立成功记录和相关方所需的兴趣程度，以表明其有能力推进其工作。
记录包括申请人的个人陈述，详细说明其如何有能力推进其工作；其简历（CV）；其计算机科学博士学位的学术记录；10 篇同行评审出版物；5 篇同行评审会议文章；8 篇会议摘要；期刊排名信息；引用其研究的研究文章；申请人的 Google Scholar 引用记录；相关引用百分位评级；推荐信；一家隐私与 AI 治理技术公司邀请他就“大型企业客户……使用机器学习、自然语言处理和 AI 发现和映射敏感数据”提供指导的聘用邀请；以及邀请他在会议、期刊出版物和书籍中进行同行评审，在国际会议上展示其研究，在 First International Conference on Smart and Sustainable Developments in Science, Engineering, and Technology 担任主旨演讲人，以及担任期刊 Euro-Asia Academic Alliance 的主编。
申请人主张其研究获得了美国国家科学基金会（NSF）和美国国家大气科学管理局（NASA）的资助。记录包含计算机科学与电气工程系研究教授 M.H. 博士的一封信，确认其在[已隐去]的雇佣情况，担任全职访问教师和副研究员，在该处他是研究员并指导学生。M.H. 博士还指出，他是 NSF 资助的加速实时分析中心（CARTA）的执行经理，并证实申请人在天气和气候建模、压缩感知、AI 以及监测城市野火蔓延方面的专业知识。针对 SCOPS 的补件通知（RFE），申请人提供了 M.H. 博士的第二封信，确认 M.H. 博士是 NASA 资助[已隐去]的首席研究员，且申请人正在一项 NASA 资助[已隐去]中担任研究助理，“将继续担任其职务，为 AI 驱动的研究计划做出贡献，包括野火建模即服务、气溶胶分析和医疗信息学。”M.H. 博士进一步“强烈支持[申请人]继续参与我们的 NASA 资助及其[已隐去]研究贡献。”申请人的简历和[已隐去]的 P.N. 博士的一封信确认，他是研究助理，并正在 NSF CARTA 计划/资助下积极开展研究。为进一步证明其研究由 NASA 和 NSF 资助，申请人提供了四篇已发表的研究文章，其中致谢部分说明出版物中的研究得到了 NASA、NASA ESTO、NSF RAPID 和 NSF CARTA 资助的支持。
申请人在针对 SCOPS 补件通知提交的第二份个人陈述中表示，“作为该资助的共同研究员（CO-I），我将开发 AI 物理诱导模型，使用数十至数百台地面激光雷达仪器与卫星激光雷达仪器相结合，支持 NASA……测量和跟踪该云高仪网络的气溶胶后向散射。”NASA 地球科学部[已隐去]任务理事会的 H.R. 博士致信作为上述[已隐去]NASA 资助研究项目首席研究员的 M.H. 博士，确认 M.H. 博士获得了 189,369 美元的额外资金以扩充现有的 NASA[已隐去]。该信解释称，所有奖项均授予[已隐去]，NASA 将要求 M.H. 博士和[已隐去]负责开展调查。
在 Dhanasar 案中，申请人持有三个高等学位，包括一个与其拟议研究相关的 Ph.D.，该研究对美国国家安全和竞争力具有重大影响。本办公室还积极考虑了其研究的重要性，该重要性得到了同行和政府兴趣证据的佐证；其在研究项目中的作用的重要性；其研究项目持续获得政府机构资助；以及其在美国一所大学的职位，他打算在该处开展其拟议研究工作。Matter of Dhanasar, 26 I&N Dec. at 892-93。
在本案中，申请人未证明其拥有持续的研究资助或来自政府机构的兴趣，以独立开展其拟议工作并确立其有能力推进其工作。如前所述，申请人主张 SCOPS 忽视了其研究由 NASA 和 NSF 资助的相关证据。然而，本办公室同意 SCOPS 的意见，即所提供的证据并未表明申请人的研究由这些美国政府实体资助。相反，所提供的证据表明，M.H. 博士提交了一份成功的[已隐去]资助申请，该申请已获批准，而申请人是[已隐去]的雇员。证据并未确立申请人获得独立资助以开展其工作。最后，申请人未提交任何佐证以证明他是 NASA 资助的关键人员。
申请人主张其引用记录反映了其“作为认知人工智能领域进步关键驱动力的地位”。记录包含该领域专家的信件，证明其“科学技能和研究工作”、其已发表研究的“显著引用”，以及 Clarivate Analytics 编制的引用百分位评级，显示计算机科学出版物的引用率在 2023 年和 2024 年分别为 1.61 和 0.16 次引用。该数据还显示，对于 2023 年，一篇出版物获得 19 次引用即属于计算机科学领域的前百分之一，获得 5 次引用即属于前百分之十。对于 2024 年，获得 4 次引用即使该出版物属于计算机科学领域的前百分之一，获得 1 次引用即属于前百分之十。
申请人进一步主张，由于其引用来自“独立研究人员”，这凸显其工作一直被“与他无个人或职业联系的研究人员”视为“有价值”。其补件答复还包括三封额外的推荐信，证明申请人的研究贡献如何影响了他们及其他人在认知人工智能领域的工作。
关于申请人的引用，其被引用最多的出版物发表于 2023 年。许多引用似乎仅来自少数研究人员，这并未确立申请人所声称其研究工作所获得的影響力或兴趣程度。最后，一篇论文不足以以优势证据确立个人有能力推进拟议工作。
申请人的文献计量学证据不足以确立其引用记录和研究对认知 AI 更广泛领域的重要性，原因如下。首先，所引用的统计数据涉及“计算机科学”领域，这与其特定的认知 AI 领域不同。其次，这些统计数据本质上是定量的，并未揭示引用的原因，而后者需要定性分析并佐证其研究“有价值”的主张。因此，申请人未能充分佐证其主张，即其研究引用记录凸显了其在认知 AI 领域的成功记录。
记录在申请人的拟议工作是否与其在[已隐去]的职位相关方面存在重要的模糊之处。申请人的个人陈述解释称，他将在“可预见的未来”继续其在[已隐去]的工作，并争取终身教职。然而，申请人的陈述还指出，其工作“不同于[其]雇佣职位”，但[已隐去]是其“开展”其工作的“主要机会”。鉴于他目前受雇于[已隐去]，且其所从事的研究与授予 M.H. 博士并提供给[已隐去]的资助相关，目前不清楚申请人的拟议工作在其[已隐去]职位之外会是什么样子。
最后，关于 Ardent 有意聘用申请人为“AI 与 OCR 研究顾问”，所提供的信件未注明日期，且似乎晚于申请提交日期，因为它是随其补件答复提交的。由于申请人负有在提交申请时确立其资格的责任，本办公室不会在分析中考虑该聘用信。8 C.F.R. § 103.2(b)(1)。
总体而言，虽然申请人在 STEM 领域的 Ph.D. 是一个积极因素，其学术发表记录和在[已隐去]担任研究助理的当前工作也是如此，但仅凭这些因素不足以确立其有能力推进 Dhanasar 所设想的拟议工作。
C. Dhanasar 其余要素
由于记录未确立 Dhanasar 框架的第二要素，本办公室保留对记录是否确立其余 Dhanasar 要素的意见。见 INS v. Bagamasbad, 429 U.S. 24, 25 (1976) (per curiam)（裁定机构无需对最终决定不必要的问题作出“纯粹咨询性认定”）。
III. 结论
基于上述理由，申请人未证明豁免职位邀请和劳工证程序符合美国的国家利益。
裁定
上诉驳回。
通知：本决定为本案最终决定。提交动议不会推迟决定的效力。8 C.F.R. § 103.5(a)(1)(iv)。非法居留或 otherwise inadmissible or deportable 的外国人，可能通过签发 I-862 表格（出庭通知）而面临根据本法第 240 条启动的遣返程序。该等程序可能导致其被驱逐出美国，并可能使其未来无法获得签证或其他移民福利。
